笔记:JVM垃圾回收机制

本文介绍了JVM中GC的相关知识。GC发生在堆里,分代收集算法分为针对年轻区的Minor GC、老年区的Full GC和基本不动的永久区。还阐述了GC的算法,如引用计数法、复制算法、标记清除、标记压缩和标记清除压缩,分析了各算法优缺点。

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GC发生在JVM什么位置

GC是发生在堆里面

在这里插入图片描述

GC(分代收集算法)的分类

  • 次数频繁收集年轻区 Young区—— Minor GC
  • 次数上较少收集老年区Old区—— Full GC
  • 基本不动永久区 Perm区

GC 的算法

引用计数法

  • 对象互相之间有引用,GC就不进行垃圾回收
  • 缺点:
    • 每次对对象赋值时均要维护引用计数器,且计数器本身也有一定的消耗
    • 较难处理循环引用
  • JVM的实现一般不采用这种方式,已经淘汰

复制算法(Coping)

  • 发生在年轻代 Minor GC
  • 原理:
    • 从根基合(GC ROOT)开始,通过Tracing从From中找到存活对象,拷贝到To总
    • From、To交换身份,下次内存分配从To开始
  • 缺点:需要双倍空间
  • 优点:
    • 效率高,没有标记和清除的过程
    • 快速分配内存,没有内存碎片,可利用bump-the-pointer快速内存分配
    • 在这里插入图片描述

标记清除(Mark-Sweep)

  • 老年代一般是由标记清除或者标记清除与标记整理的混合实现
  • 标记(Mark)
    • 从根集合开始扫描,对存活的对象进行标记
      在这里插入图片描述
  • 清除(Sweep)
    • 扫描整个内存空间,收回未被标记的对象,使用free-list记录可以区域
      在这里插入图片描述
  • 优点:不需要额外空间
  • 缺点:
    • 两次扫描,耗时严重
    • 会产生内存碎片

标记压缩(Mark-Compact)

  • 发生在老年代
  • 标记(Mark):与标记-清除一样
    -在这里插入图片描述
  • 压缩(Compact)
    • 再次扫描,并往一端滑动存活对象
      在这里插入图片描述
  • 优点:没有内存碎片,可以利用bump-the-pointer
  • 缺点:需要移动对象的成本

标记清除压缩(Mark-Sweep-Compact)

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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